企业官网建设流程全解析

网站建设官方商城,传奇 网页游戏排行榜,php做网站搜索框,宝山做网站公司概述 知识蒸馏的目的是将知识从大型复杂模型转移到更小更高效的模型中。 按照实现类型#xff0c;大体可分为两种#xff1a; 黑盒蒸馏#xff08;Black-box#xff09;#xff1a;学生模型仅可访问教师模型的输入和输出白盒蒸馏#xff08;White-box#xff09;#x…概述知识蒸馏的目的是将知识从大型复杂模型转移到更小更高效的模型中。按照实现类型大体可分为两种黑盒蒸馏Black-box学生模型仅可访问教师模型的输入和输出白盒蒸馏White-box除了教师模型输入输出外教师模型的输出分布或中间隐藏状态也可访问当前的主要趋势是黑盒蒸馏在工业界使用更广泛因为黑盒蒸馏能利用闭源模型的能力。学术界用白盒蒸馏的研究也比较多容易挖掘创新点。此外也有一些工作开始采用白盒蒸馏与黑盒蒸馏相结合逐渐成为新的发展方向。代表性文献综述性文章A Comprehensive Survey on Knowledge Distillation[1] 这篇是25年10月的综述内容比较详尽它将白盒蒸馏和黑盒蒸馏细分成以下几个类别其中白盒蒸馏是根据模型的架构去分分成基于BERT和只基于Decoder的这种分发个人觉得比较粗暴不是很合理。黑盒蒸馏是根据方法区分比较合理主要分为以下三种思维链(Chain of Thought)教师模型对已有数据生成思维链供学生模型训练指令遵循(Instruction Following)教师模型对训练数据生成指令、输入和输出样本供学生模型训练上下文学习(In-context Learning)构造任务收集教师模型在不同上下文情况下的输出结果供学生模型训练Survey on Knowledge Distillation for Large Language Models: Methods, Evaluation, and Application[2] 是另一篇综述性的研究发布时间是24年1月内容不如上一篇丰富不过也提出了一些不同的梳理和思考。A Survey on Knowledge Distillation of Large Language Models[3]这篇24年的文章则是根据具体的方法论汇总了各种知识蒸馏的方法研究细分领域可以参考。黑盒蒸馏文章DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning[4]这篇文章就是黑盒蒸馏的典型代表。在这篇文章中有6个蒸馏的小模型4个基座是Qwen两个基座是Llama3.1。DeepSeek-R1小模型的蒸馏方式将DeepSeek-v3(671B)模型生成的数据作为小模型训练集。训练数据量包含两部分推理数据(60w)非推理数据(20w)MiniPLM: Knowledge Distillation for Pre-Training Language Models[5]是最新比较典型的黑盒蒸馏方法。具体思路是根据教师模型和学生模型之间的输出概率分布差异调整学生模型预训练数据的语料库。根据概率分布做出以下调整减少简单样本增加复杂/多样性样本提出噪音/有害样本它的实验中教师模型参数量为1.8B学生模型的参数量为200M/500M/1.2B。其中Pre-Train w/o KD为未经蒸馏的小模型性能表现。黑盒与白盒结合蒸馏文章DistilQwen2.5: Industrial Practices of Training Distilled Open Lightweight Language Models[6] 是通义实验室发布的一篇比较经典的黑白盒相结合的文章。具体方案是黑盒蒸馏使用Qwen3-Max(1T)和GPT-4o(闭源)作为教师模型来生成小模型的训练数据指令问题生成根据问题指令输出相关响应优化训练数据为原始训练数据增加思维链(CoT)训练数据筛选根据信息量、任务平衡性筛选数据验证问题正确性对已有答案进行事实核验白盒蒸馏让学生模型的输出和教师模型输出尽可能接近白盒蒸馏除交叉熵损失外还采用知识蒸馏损失来最小化学生模型与教师模型的输出的Token序列之间的散度。模型蒸馏前后的性能如下表所示蒸馏前后总体会有提升部分任务可能无变化或下降。后面我会进一步从代码角度分析这篇文章的思路。蒸馏效果评估在调研具体方法时还发现了Quantification of Large Language Model Distillation[7]这一篇有关蒸馏效果量化评估的工作。里面解释了一个有趣的现象当问大模型身份性问题时它可能会答出其它厂商的答案。比如问Qwen-Max它的开发团队是谁它会说它是由Anthropic开发的。按照这篇文章提出的评估方法蒸馏水平越靠近右上角采用蒸馏的程度越高。图中表明Claude、Doubao和Gemini的蒸馏程度较低而Qwen-Max的蒸馏程度最高。如何学习AI大模型如果你对AI大模型入门感兴趣那么你需要的话可以点击这里大模型重磅福利入门进阶全套104G学习资源包免费分享这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】这是一份大模型从零基础到进阶的学习路线大纲全览小伙伴们记得点个收藏第一阶段从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。100套AI大模型商业化落地方案大模型全套视频教程200本大模型PDF书籍学会后的收获• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力• 能够利用大模型解决相关实际项目需求 大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能 学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。LLM面试题合集大模型产品经理资源合集大模型项目实战合集获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】